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数据集来自Kaggle网站上公开的Hotel booking demand项目 该数据集包含了一家城市酒店和一家度假酒店的预订信息，包括预订时间、入住时间、成人、儿童或婴儿数量、可用停车位数量等信息。本次数据分析主要包含如下内容： 总览数据，完成对数据的数据预处理 利用数据集对酒店运营状况/市场情况/客户画像进行数据分析 根据数据集建立预测模型，预测客户是否会取消预订.

"股票数据可视化" 是一项基于Python语言的数据分析工作，旨在将股票市场的数据可视化成易于理解的图表和图形。通过使用Python的工具和库，股票数据可视化的工作者可以从各类数据源中提取出市场数据，并使用数据可视化技术制作成各种形式的图表和报告，其中包括股票价格趋势图、K线图、成交量柱状图等。通过这些图形的展示，股票数据可视化工作者可以帮助市场参与者更好地理解股票市场的走势趋势，以及市场进一步发展的趋势。

https://blog.csdn.net/Mrrunsen/article/details/128539594 天气网北京历史天气链接页：https://lishi.tianqi.com/beijing ```c library(tidyverse) library(rvest) ``` 从网页解析出来 url ```cpp postfix = read_html("https://lishi.tianqi.com/beijing/index.html") %>% html_elements("a") %>% html_attr("href") %>% # 解析网址 str_subset("^/beijing") # 筛选出正确的 urls = str_c("http://lishi.tianqi.com/", postfix) urls[1:10] ```

Python数据分析与可视化大作业 + 源代码 + 数据 + 详细文档

力窃漏电用户自动识别 1.背景与数据分析目的 a.通过电力系统采集到的数据，提取出窃漏电用户的关键特征， b.构建窃漏电用户的识别模型:以实现自动检查、判断用户是否是存在窃漏电行为。 2.数据预处理 通过对拿到的数据进行数据质量分析，检查原始数据中存在的脏数据，通过查看原始数据中抽取的数据，发现存在数据缺失的现象，使用朗格拉日插值法：选取缺失值前5个数据作为前参考组，缺失值后5个数据作为后参考组，处理缺失值程序. 3.挖掘建模 从专家样本中随机选取20%作为测试样本，剩下的80%作为训练样本，初步选择常用的分类预测模型：CART决策树和LM神经网络。 3.1 构建CART决策树模型 3.2 LM神经网络模型 3.3 CART和LM模型对比 结论：LM神经网络的ROC曲线比CART决策树更加靠近单位方形的左上角且LM神经网络的ROC曲线下的面积更大，则LM神经网络预测模型的分类性能更好，更适合应用于窃漏电用户自动识别当中。 将处理后的数据作为模型输入数据，利用构建好的模型（位于工程的tmp中）计算用户的窃漏电结果，并与实际调查结果做对比，对模型进行优化，进一步提高识别准确率。 ——

主要功能和技术说明如下： （1）Flume数据采集，HDFS数据储存 （2）hive数据仓库分层设计，包含ODS、DWD、ADS层 （3）sqoop数据迁移，完成HIve与MySQL数据库中的数据交互 （4）Echarts搭建动态可视化大屏 （5）SpringBoot搭建可视化后台系统，完成前端与后台的数据传递与交互。 （6）基于Cenots7 搭建虚拟机，配置Hadoop、HDFS、Hive、sqoop、flume、mysql等大数据组件。

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b站全称哔哩哔哩,是中国最大的ACG动漫网站，也是中国目前事实上最大的线上宅文化社区。 其中动漫通常以一个季度播出，因而被称为番剧。涉及题材范围广，有奇幻，日常，战斗等。一部番剧上线后，在一段时间内追番人数将上升并维持在某个值内，因此追番人数能够反应观看人数。观看后观众可进行打分，范围在0到10之间，打分分数将作为评价一部番剧重要的依据。分析历年动漫数据，可以了解到b站ACG和动漫文化发展状况 本资源主要爬取总榜获得各个动漫粗略信息以及直达链接，再访问每个动漫对应链接获取详细信息。 资源中包含了爬虫代码、数据处理代码、数据分析代码，也包含了爬取数据集、可视化结果图，同时资源中也提供了一个对本项目进行简单介绍的readme文件，其中包含了对爬虫细节以及数据处理、数据分析、数据可视化的详细介绍。 本资源可以作为python爬虫入门的参考资源进行学习。

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